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JP2020045024A - Electronic control unit - Google Patents

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Abstract

【課題】演算の多重化や追加のセンサを用いることなく低負荷で軌道計画演算の信頼性を評価する。
【解決手段】電子制御装置は、車両の周辺の情報を処理周期ごとに複数のセンサからセンサ情報として取得し、取得したセンサ情報を統合して処理周期ごとに車両周辺情報を作成する統合部112と、車両周辺情報を用いて車両が将来走行する計画軌道を処理周期ごとに算出する軌道計画部114と、軌道計画部の信頼性を評価する軌道評価部123とを備え、軌道評価部123は、軌道計画部114が第1の処理周期に算出する計画軌道における、第1の処理周期よりも後の処理周期である第2の処理周期における車両の位置と、第2の処理周期において統合部112が作成する車両周辺情報とを用いて、第1の処理周期における軌道計画部114の信頼性を評価する。
【選択図】図7
An object of the present invention is to evaluate the reliability of a trajectory planning calculation with a low load without multiplexing the calculation or using an additional sensor.
An electronic control unit acquires information about a periphery of a vehicle as sensor information from a plurality of sensors in each processing cycle, and integrates the acquired sensor information to create vehicle surrounding information in each processing cycle. A trajectory planning unit 114 that calculates a planned trajectory that the vehicle will travel in the future using the vehicle surrounding information for each processing cycle; and a trajectory evaluation unit 123 that evaluates the reliability of the trajectory planning unit. The position of the vehicle in the second processing cycle, which is a processing cycle after the first processing cycle, in the planned trajectory calculated by the trajectory planning unit 114 in the first processing cycle, and the integration unit in the second processing cycle. The reliability of the trajectory planning unit 114 in the first processing cycle is evaluated using the vehicle surrounding information created by the 112.
[Selection diagram] FIG.

Description

本発明は、電子制御装置に関する。   The present invention relates to an electronic control device.

高度な自動運転システムの実現に向け、自動運転を制御する上位の制御装置である自動運転ECUには、自動運転システムにおいて障害が発生したような場合においても、ドライバに操作を引き継ぐまでの一定期間、動作を継続することが求められる。このような障害の一例として、例えば自動運転制御のための演算を行う演算処理装置上での演算中に発生する異常や、センサに発生する異常が挙げられる。前述の一定期間の動作継続を実現するためには、これら異常を検出し、異常に対応した制御に切替えることが必要となる。このような障害や異常の検出にあたり、一般に演算処理やセンサを多重化し出力を比較する方式、および演算結果やセンサ出力の値の妥当性を別のセンサ値や演算結果を用いて検証する方式が用いられる。このうち、多重化に関しては、センサ数増大によるシステムの大規模複雑化、演算負荷増大などの課題があり、妥当性検証を行う方式が必要となる。
特許文献1には、ブレーキペダルの操作により進退移動する入力部材と、該入力部材に相対移動可能に配置されたアシスト部材と、該アシスト部材を進退移動させる電動アクチュエータとを備え、前記ブレーキペダルによる前記入力部材の移動に応じて前記アシスト部材に付与されるアシスト推力によりマスタシリンダ内に倍力されたブレーキ液圧を発生させる電動倍力装置において、前記入力部材の絶対変位量を検出するための入力絶対変位量検出手段と、前記入力部材と前記アシスト部材との相対変位量を検出する相対変位量検出手段または前記アシスト部材の絶対変位量を検出するアシスト絶対変位量検出手段のうちのいずれか1つとを備え、前記入力絶対変位量検出手段の検出信号に応じて、前記入力部材と前記アシスト部材との相対変位関係が可変となる目標変位量を設定し、前記相対変位量検出手段または前記アシスト絶対変位量検出手段からの信号に基づき、前記入力部材と前記アシスト部材との相対変位関係が前記目標変位量となるように前記電動アクチュエータを制御する制御手段が設けられていることを特徴とする電動倍力装置が開示されている。
In order to realize an advanced automatic driving system, the automatic driving ECU, which is a higher-level control device that controls automatic driving, has a certain period of time until the driver takes over the operation even if a failure occurs in the automatic driving system. It is required to continue the operation. Examples of such a failure include, for example, an abnormality that occurs during an operation on an arithmetic processing device that performs an operation for automatic driving control, and an abnormality that occurs in a sensor. In order to realize the continuation of the operation for a certain period of time, it is necessary to detect these abnormalities and switch to control corresponding to the abnormalities. In order to detect such failures and abnormalities, there are generally a method of multiplexing arithmetic processing and sensors and comparing the outputs, and a method of verifying the validity of the calculation results and sensor output values using different sensor values and calculation results. Used. Of these, multiplexing has problems such as a large-scale system complexity and an increase in calculation load due to an increase in the number of sensors, and a method for performing validity verification is required.
Patent Literature 1 includes an input member that moves forward and backward by operating a brake pedal, an assist member that is arranged to be relatively movable to the input member, and an electric actuator that moves the assist member forward and backward. In an electric booster for generating a brake hydraulic pressure boosted in a master cylinder by an assist thrust applied to the assist member in response to the movement of the input member, the electric booster detects an absolute displacement amount of the input member. Any one of input absolute displacement detection means, relative displacement detection means for detecting the relative displacement between the input member and the assist member, or assist absolute displacement detection means for detecting the absolute displacement of the assist member And a phase between the input member and the assist member in accordance with a detection signal of the input absolute displacement amount detecting means. A target displacement amount at which the displacement relationship is variable is set, and based on a signal from the relative displacement amount detecting means or the assist absolute displacement amount detecting means, the relative displacement relationship between the input member and the assist member is set to the target displacement amount. There is disclosed an electric booster characterized by comprising control means for controlling the electric actuator so that

特開2010−215234号公報JP 2010-215234 A

特許文献1に記載されている発明では、軌道計画演算の信頼性を評価するコストが高い。   In the invention described in Patent Document 1, the cost of evaluating the reliability of the trajectory planning calculation is high.

本発明の第1の態様による電子制御装置は、車両の周辺の情報を処理周期ごとに複数のセンサからセンサ情報として取得し、取得した前記センサ情報を統合して前記処理周期ごとに車両周辺情報を作成する統合部と、前記車両周辺情報を用いて前記車両が将来走行する計画軌道を前記処理周期ごとに算出する軌道計画部と、前記軌道計画部の信頼性を評価する軌道評価部とを備え、前記軌道評価部は、前記軌道計画部が第1の処理周期に算出する前記計画軌道における、前記第1の処理周期よりも後の処理周期である第2の処理周期における前記車両の位置と、前記第2の処理周期において前記統合部が作成する前記車両周辺情報とを用いて、前記第1の処理周期における前記軌道計画部の信頼性を評価する。   An electronic control device according to a first aspect of the present invention acquires information on a periphery of a vehicle as sensor information from a plurality of sensors in each processing cycle, integrates the acquired sensor information, and integrates the vehicle peripheral information in each processing cycle. An integration unit that creates a trajectory planning unit that calculates a planned trajectory that the vehicle will travel in the future using the vehicle surrounding information for each processing cycle, and a trajectory evaluation unit that evaluates the reliability of the trajectory planning unit. The trajectory evaluation unit includes a position of the vehicle in a second processing cycle that is a processing cycle after the first processing cycle in the planned trajectory calculated by the trajectory planning unit in a first processing cycle. And the vehicle surrounding information created by the integration unit in the second processing cycle, and evaluates the reliability of the trajectory planning unit in the first processing cycle.

本発明によれば、演算の多重化や追加のセンサを用いることなく低負荷で軌道計画演算の信頼性を評価できる。   According to the present invention, the reliability of the trajectory planning calculation can be evaluated with a low load without multiplexing the calculation and using an additional sensor.

自動運転システムSの全体構成図Overall configuration diagram of the automatic driving system S マイコン21が実現する自動運転機能の概要を示すフローチャートThe flowchart which shows the outline of the automatic operation function realized by the microcomputer 21 図2のステップS101に示すセンサフュージョンの概要を示す図The figure which shows the outline | summary of the sensor fusion shown in step S101 of FIG. 車両周辺情報907の概念図Conceptual diagram of vehicle surrounding information 907 リスクマップ908の概念図Conceptual diagram of risk map 908 計画軌道909の概念図Conceptual diagram of the planned trajectory 909 マイコン21の機能ブロック図Functional block diagram of microcomputer 21 第1評価部121、第2評価部122、および第3評価部123が使用する情報を示す図The figure which shows the information which the 1st evaluation part 121, the 2nd evaluation part 122, and the 3rd evaluation part 123 use. 第1判定部131の判定内容を示す図The figure which shows the determination content of the 1st determination part 131. 第2判定部132の判定内容を示す図The figure which shows the determination content of the 2nd determination part 132

―実施の形態―
以下、図1〜図10を参照して、本発明に係る電子制御装置の実施の形態を説明する。
-Embodiment-
Hereinafter, an embodiment of an electronic control unit according to the present invention will be described with reference to FIGS.

図1は、本発明に係る電子制御装置を含む自動運転システムSの全体構成図である。自動運転システムSは、センサ群1と、自動運転ECU2と、指令部25と、下位ECU群3と、自車位置センサ14とを備える。自動運転システムSは車両に搭載され、以下では、自動運転システムSを搭載する車両を「自車両」と呼ぶ。   FIG. 1 is an overall configuration diagram of an automatic driving system S including an electronic control device according to the present invention. The automatic driving system S includes a sensor group 1, an automatic driving ECU 2, a command unit 25, a lower ECU group 3, and a vehicle position sensor 14. The automatic driving system S is mounted on a vehicle, and a vehicle on which the automatic driving system S is mounted is hereinafter referred to as “own vehicle”.

センサ群1には2つのセンサが含まれ、本実施の形態ではその2つのセンサを第1センサ11と第2センサ12と呼ぶ。この2つのセンサはたとえばミリ波レーダやカメラである。第1センサ11および第2センサ12は、自車両の周辺の情報を取得して自動運転ECU2に出力する。以下では、第1センサ11および第2センサ12が自動運転ECU2に出力する自車両の周辺の情報を「センサデータ」や「センサ情報」とも呼ぶ。センサデータには、それぞれのセンサがデータを取得した時刻、換言するとセンシングを行った時刻がタイムスタンプとして含まれる。   The sensor group 1 includes two sensors, and the two sensors are referred to as a first sensor 11 and a second sensor 12 in the present embodiment. These two sensors are, for example, a millimeter wave radar and a camera. The first sensor 11 and the second sensor 12 acquire information on the surroundings of the host vehicle and output the information to the automatic driving ECU 2. Hereinafter, information about the surroundings of the host vehicle that is output from the first sensor 11 and the second sensor 12 to the automatic driving ECU 2 is also referred to as “sensor data” or “sensor information”. The sensor data includes, as a time stamp, the time at which each sensor acquired the data, in other words, the time at which sensing was performed.

自車位置センサ14は自車両の位置、たとえば緯度と経度を算出するセンサである。自車位置センサ14はたとえばGPS受信機であり、衛星航法システムを構成する複数の衛星から電波を受信し、その電波に含まれる信号を解析することで自車両の位置を算出する。自車位置センサ14は算出した緯度と経度を自動運転ECU2に出力する。   The own vehicle position sensor 14 is a sensor that calculates the position of the own vehicle, for example, latitude and longitude. The vehicle position sensor 14 is, for example, a GPS receiver, and receives radio waves from a plurality of satellites constituting the satellite navigation system, and calculates the position of the vehicle by analyzing signals included in the radio waves. The vehicle position sensor 14 outputs the calculated latitude and longitude to the automatic driving ECU 2.

自動運転ECU2は電子制御装置(Electronic Control Unit)である。自動運転ECU2は、地図情報13を取得して後述する演算に利用する。地図情報13は自車両内に備えられる装置から取得してもよいし、自車両の外部から通信により取得してもよい。自動運転ECU2はたとえば、自車両に搭載される不揮発性メモリ、たとえばフラッシュメモリから地図情報13を読み込む。   The automatic driving ECU 2 is an electronic control unit (Electronic Control Unit). The automatic driving ECU 2 acquires the map information 13 and uses it for the calculation described later. The map information 13 may be obtained from a device provided in the host vehicle, or may be obtained by communication from outside the host vehicle. The automatic driving ECU 2 reads the map information 13 from, for example, a nonvolatile memory mounted on the host vehicle, for example, a flash memory.

自動運転ECU2は、マイコン21を備え、マイコン21が自車両の自動運転に関する演算を行う。マイコン21は、中央演算装置であるCPU、読み出し専用の記憶装置であるROM、および読み書き可能な記憶装置であるRAMを備え、CPUがROMに格納されるプログラムをRAMに展開して実行することで後述する機能を実現する。ただしマイコン21は、CPU、ROM、およびRAMの組み合わせの代わりに書き換え可能な論理回路であるFPGA(Field Programmable Gate Array)や特定用途向け集積回路であるASIC(Application Specific Integrated Circuit)により実現されてもよい。またマイコン21は、CPU、ROM、およびRAMの組み合わせの代わりに、異なる構成の組み合わせ、たとえばCPU、ROM、RAMとFPGAの組み合わせにより実現されてもよい。   The automatic driving ECU 2 includes a microcomputer 21, and the microcomputer 21 performs a calculation relating to automatic driving of the own vehicle. The microcomputer 21 includes a CPU serving as a central processing unit, a ROM serving as a read-only storage device, and a RAM serving as a readable and writable storage device. The CPU expands a program stored in the ROM into the RAM and executes the program. The functions described below are realized. However, the microcomputer 21 may be realized by an FPGA (Field Programmable Gate Array), which is a rewritable logic circuit, or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), which is an application-specific integrated circuit, instead of a combination of a CPU, a ROM, and a RAM. Good. The microcomputer 21 may be realized by a combination of different configurations, for example, a combination of a CPU, a ROM, a RAM, and an FPGA, instead of the combination of the CPU, the ROM, and the RAM.

マイコン21が行う演算には、センサ群1が出力する自車両周辺の情報、地図情報13、自車位置センサ14が出力する自車両の位置が用いられる。マイコン21は自車両がこれから走行する将来の軌跡を算出して指令部25に出力する。指令部25はたとえば電子制御装置(Electronic Control Unit)である。ただし指令部25は自動運転ECU2に含まれる構成でもよい。指令部25は、マイコン21が出力する自車両の将来の軌跡に基づき、下位ECU群3に含まれるそれぞれの装置に具体的な動作指令を出力する。   The computation performed by the microcomputer 21 uses the information on the surroundings of the own vehicle output by the sensor group 1, the map information 13, and the position of the own vehicle output by the own vehicle position sensor 14. The microcomputer 21 calculates a future trajectory in which the host vehicle will travel, and outputs the calculated trajectory to the command unit 25. The command unit 25 is, for example, an electronic control unit (Electronic Control Unit). However, the command section 25 may be included in the automatic driving ECU 2. The command unit 25 outputs a specific operation command to each device included in the lower ECU group 3 based on the future trajectory of the vehicle output by the microcomputer 21.

下位ECU群3は、自動運転ECU2の出力に基づいて自車両を制御する。下位ECU群3にはたとえば、ブレーキを制御するブレーキ制御装置31、エンジンを制御するエンジン制御装置32、およびステアリングを制御するステアリング制御装置33が含まれる。なお、センサ群1から自動運転ECU2に入力されるセンサ情報は、各センサから直接出力される生データを扱っても、各センサに付属して搭載されるECUにより事前処理されたデータを扱ってもよい。   The lower ECU group 3 controls the own vehicle based on the output of the automatic driving ECU 2. The lower ECU group 3 includes, for example, a brake control device 31 for controlling a brake, an engine control device 32 for controlling an engine, and a steering control device 33 for controlling steering. In addition, the sensor information input from the sensor group 1 to the automatic driving ECU 2 is not limited to the case where the raw data directly output from each sensor is used, or the data which is pre-processed by the ECU mounted on each sensor. Is also good.

図2に、マイコン21が実現する自動運転機能の概要を示すフローチャートである。マイコン21は、まずステップS101においてマイコン21は、センサフュージョン、すなわち第1センサ11の出力と第2センサ12の出力とを融合させる処理を行う。このセンサフュージョン処理により、自車両の周辺地図である車両周辺情報907が得られる。続くステップS102ではマイコン21は、ステップS101により得られる自車周辺地図を用いて、周辺物体の行動を予測する行動予測を行い、後述するリスクマップ908を作成する。そして続くステップS103ではマイコン21は、ステップS102の演算結果を用いて自車両の軌道を生成する自車軌道計画を行い、計画軌道909を生成する。   FIG. 2 is a flowchart showing an outline of the automatic driving function realized by the microcomputer 21. First, in step S101, the microcomputer 21 performs a process of fusing sensor fusion, that is, the output of the first sensor 11 and the output of the second sensor 12. By this sensor fusion processing, vehicle surrounding information 907 which is a map around the own vehicle is obtained. In subsequent step S102, the microcomputer 21 performs an action prediction for predicting the action of the peripheral object using the own vehicle surrounding map obtained in step S101, and creates a risk map 908 to be described later. Then, in the subsequent step S103, the microcomputer 21 performs an own-vehicle trajectory plan for generating a trajectory of the own vehicle using the calculation result of the step S102, and generates a planned trajectory 909.

その後にマイコン21は、自動運転ECU2の動作が終了するか否かを判断し、動作が終了すると判断する場合は図2に示す処理を終了させ、自動運転ECU2の動作は終了しないと判断する場合はステップS101に戻る。マイコン21はたとえば、自車両のイグニッションスイッチがオフにされた場合はステップS104を肯定判断し、それ以外の場合はステップS104を否定判断する。マイコン21は、ステップS104を否定判断すると、ステップS103〜S104を所定の処理周期ごと、たとえば100msごとに実行する。たとえば処理周期が100msの場合には、ステップS101のセンサフュージョン処理が行われて、次に再びステップS101が実行されるのが100ms後である。   Thereafter, the microcomputer 21 determines whether or not the operation of the automatic driving ECU 2 is to be terminated. If it is determined that the operation is to be terminated, the microcomputer 21 terminates the processing illustrated in FIG. 2 and determines that the operation of the automatic driving ECU 2 is not to be terminated. Returns to step S101. For example, the microcomputer 21 makes an affirmative decision in step S104 when the ignition switch of the own vehicle is turned off, and otherwise makes a negative decision in step S104. If a negative determination is made in step S104, the microcomputer 21 executes steps S103 to S104 at predetermined processing cycles, for example, at every 100 ms. For example, when the processing cycle is 100 ms, the sensor fusion process in step S101 is performed, and the next step S101 is performed again after 100 ms.

図3は、図2のステップS101に示すセンサフュージョンの概要を示す図である。図2に示す時刻同期処理部111および統合部112は、マイコン21が実現する機能を示す機能ブロックである。センサフュージョンではまず、時刻同期処理部111により時刻同期処理が実行される。第1センサ11および第2センサ12が出力するセンサデータは時刻同期が取れていないので、時刻同期処理41により処理周期にあわせた同期がとれた時刻のセンサデータを生成する。   FIG. 3 is a diagram showing an outline of the sensor fusion shown in step S101 of FIG. The time synchronization processing unit 111 and the integration unit 112 shown in FIG. 2 are functional blocks showing functions realized by the microcomputer 21. In the sensor fusion, first, a time synchronization process is executed by the time synchronization processing unit 111. Since the sensor data output by the first sensor 11 and the second sensor 12 are not time-synchronized, the time synchronization processing 41 generates sensor data at a time synchronized with the processing cycle.

具体的にはマイコン21は、第1センサ11から受信する時系列のセンサデータを用いて時系列的に外挿や内挿を行い、所定の時刻の第1センサ11のセンサデータである、同期済み第1センサデータ901を出力する。同様にマイコン21は、第2センサ12から受信する時系列のセンサデータを用いて時系列的に外挿や内挿を行い、所定の時刻の第2センサ12のセンサデータである、同期済み第2センサデータ902を出力する。   Specifically, the microcomputer 21 performs extrapolation and interpolation in a time series using the time-series sensor data received from the first sensor 11, and performs synchronization, which is sensor data of the first sensor 11 at a predetermined time. And outputs the completed first sensor data 901. Similarly, the microcomputer 21 performs extrapolation and interpolation in time series using the time-series sensor data received from the second sensor 12, and outputs the synchronized second data, which is the sensor data of the second sensor 12 at a predetermined time. Two sensor data 902 is output.

所定の時刻とは、前回の同期させた時刻から処理周期が経過した時刻である。すなわち同期済み第1センサデータ901と同期済み第2センサデータ902は計算により得られた、同一の時刻における第1センサ11および第2センサ12のセンサデータである。なおここでは単に「同期済み第1センサデータ901」や「同期済み第2センサデータ902」と呼んでいるが、自車両の周囲の状況は変化しているので、処理周期ごとに異なる値となる。詳しくは後述する。   The predetermined time is a time at which the processing cycle has elapsed from the time of the previous synchronization. That is, the synchronized first sensor data 901 and the synchronized second sensor data 902 are the sensor data of the first sensor 11 and the second sensor 12 at the same time obtained by calculation. Note that, here, although simply referred to as “synchronized first sensor data 901” or “synchronized second sensor data 902”, since the situation around the own vehicle changes, the value is different for each processing cycle. . Details will be described later.

統合部112には、同期済み第1センサデータ901、同期済み第2センサデータ902、地図情報13、および自車位置が入力される。統合部112は、地図情報13に同期済み第1センサデータ901および同期済み第2センサデータ902を統合して車両周辺情報907を生成する。車両周辺情報907には、自車両の周辺に存在する物体の位置だけでなく、自車位置センサ14が入力する自車位置に基づき地図情報13から得られる周囲の静的な情報、たとえば交差点や横断歩道の位置、走行車線の数などが含まれる。なお自車両の周辺に存在する物体の位置は、第1センサ11および第2センサ12のそれぞれがセンシングして得られた情報をもとに演算して出力してもよいし、各センサの出力に基づき自動運転ECU2のたとえば時刻同期処理部111が算出してもよい。   The integrated first sensor data 901, the synchronized second sensor data 902, the map information 13, and the own vehicle position are input to the integration unit 112. The integrating unit 112 integrates the synchronized first sensor data 901 and the synchronized second sensor data 902 with the map information 13 to generate vehicle surrounding information 907. The vehicle surrounding information 907 includes not only the position of an object existing around the own vehicle but also the surrounding static information obtained from the map information 13 based on the own vehicle position input by the own vehicle position sensor 14, such as an intersection or the like. The position of the pedestrian crossing, the number of driving lanes, etc. are included. The position of an object existing around the host vehicle may be calculated and output based on information obtained by sensing each of the first sensor 11 and the second sensor 12, or the output of each sensor may be used. For example, the time synchronization processing unit 111 of the automatic driving ECU 2 may calculate based on the calculation.

(車両周辺情報907の概念図)
図4は、車両周辺情報907の概念図である。図4には、地図情報13から得られた自車両の周辺の静止物に加えて、第1センサ11および第2センサ12が検出した自車周辺物体の位置や大きさが示されている。具体的には図4には、自車両71、対向車位置72、停止車両73、および歩行者位置74が示されている。なお説明のために図4には自車両71を記載しているが、車両周辺情報907には自車両71の位置情報は含まれない。
(Conceptual diagram of vehicle surrounding information 907)
FIG. 4 is a conceptual diagram of the vehicle surrounding information 907. FIG. 4 shows, in addition to the stationary objects around the own vehicle obtained from the map information 13, the positions and sizes of the objects around the own vehicle detected by the first sensor 11 and the second sensor 12. Specifically, FIG. 4 shows a host vehicle 71, an oncoming vehicle position 72, a stopped vehicle 73, and a pedestrian position 74. Although FIG. 4 illustrates the own vehicle 71 for explanation, the vehicle surrounding information 907 does not include the position information of the own vehicle 71.

(リスクマップ908の概念図)
図5は、リスクマップ908の概念図である。リスクマップ908とは、自車両の周辺に存在する物体の位置を示す情報である。図5に示すようにリスクマップ908には、対向車予測位置82、停止車両予測位置83、および歩行予測位置84の予測位置が含まれる。ただし図5には理解を助けるために図4に示した車両周辺情報907の情報を破線で記載している。また図5には各物体の予測位置を1つだけ示しているが、複数含まれてもよい。予測位置の数はたとえば、後の軌道計画処理に必要となる数である。たとえば、軌道計画処理において自車軌道が100ミリ秒毎に10秒先までの期間相当分だけ計画される場合、各物体における予測位置は最大で100個生成される。
(Conceptual diagram of risk map 908)
FIG. 5 is a conceptual diagram of the risk map 908. The risk map 908 is information indicating the position of an object existing around the own vehicle. As shown in FIG. 5, the risk map 908 includes the predicted positions of the oncoming vehicle predicted position 82, the stopped vehicle predicted position 83, and the walking predicted position 84. However, in FIG. 5, information of the vehicle surrounding information 907 shown in FIG. 4 is indicated by broken lines to facilitate understanding. Although FIG. 5 shows only one predicted position of each object, a plurality of predicted positions may be included. The number of predicted positions is, for example, a number necessary for the trajectory planning process. For example, when the own vehicle trajectory is planned for a period corresponding to 10 seconds ahead every 100 milliseconds in the trajectory planning process, a maximum of 100 predicted positions in each object are generated.

(計画軌道909の概念図)
図6は、計画軌道909の概念図である。計画軌道909は、図6に太い実線で示す情報であり、自車両が将来走行することが計画されている軌跡である。前述の指令部25は、この計画軌道909を用いて、自車両の速度や既知である処理周期の情報をさらに使用することで、処理周期ごとの自車両の位置を算出する。たとえば、符号91で示す直近の将来、すなわち直後の処理周期における自車両の位置や、符号92で示すさらに将来の自車両の位置も算出できる。
(Conceptual diagram of the planned trajectory 909)
FIG. 6 is a conceptual diagram of the planned trajectory 909. The planned trajectory 909 is information indicated by a thick solid line in FIG. 6 and is a trajectory where the own vehicle is planned to run in the future. Using the planned trajectory 909, the command unit 25 calculates the position of the host vehicle for each processing cycle by further using information on the speed of the host vehicle and the known processing cycle. For example, the position of the host vehicle in the most recent future indicated by reference numeral 91, that is, the immediately following processing cycle, and the position of the host vehicle in the future indicated by reference numeral 92 can be calculated.

(マイコン21の機能ブロック)
図7は、マイコン21が備える機能を示す機能ブロック図である。ただし図7に示す構成のうちセンサ群1および指令部25はマイコン21の外部に存在するので、これらは破線で示している。マイコン21はその機能として、時刻同期処理部111と、統合部112と、行動予測部113と、軌道計画部114と、行動予測保存部115と、軌道計画保存部116と、第1評価部121と、第2評価部122と、第3評価部123と、第1判定部131と、第2判定部132と、モード遷移部141とを備える。なお以下では、第1評価部121は予測評価部と呼ぶこともり、第2評価部122は統合評価部と呼ぶこともあり、第3評価部123は軌道評価部と呼ぶこともある。
(Function block of microcomputer 21)
FIG. 7 is a functional block diagram showing the functions of the microcomputer 21. However, since the sensor group 1 and the command unit 25 in the configuration shown in FIG. 7 exist outside the microcomputer 21, they are indicated by broken lines. The microcomputer 21 includes, as its functions, a time synchronization processing section 111, an integration section 112, an action prediction section 113, a trajectory planning section 114, an action prediction storage section 115, a trajectory plan storage section 116, a first evaluation section 121 , A second evaluation unit 122, a third evaluation unit 123, a first determination unit 131, a second determination unit 132, and a mode transition unit 141. Hereinafter, the first evaluation unit 121 may be referred to as a prediction evaluation unit, the second evaluation unit 122 may be referred to as an integrated evaluation unit, and the third evaluation unit 123 may be referred to as a trajectory evaluation unit.

以下では便宜的に、N回目の処理周期を「処理周期N」と呼び、その次の処理周期を「処理周期N+1」、処理周期Nの直前の処理周期を「処理周期N−1」と呼ぶ。   Hereinafter, for convenience, the N-th processing cycle is referred to as “processing cycle N”, the next processing cycle is referred to as “processing cycle N + 1”, and the processing cycle immediately before the processing cycle N is referred to as “processing cycle N−1”. .

時刻同期処理部111は、図3を参照して説明したように、同期済み第1センサデータ901および同期済み第2センサデータ902を算出する。時刻同期処理部111は、算出した同期済み第1センサデータ901および同期済み第2センサデータ902の両方を統合部112および第1評価部121に出力する。統合部112は、図3を参照して説明したように車両周辺情報907を算出する。統合部112は算出した車両周辺情報907を行動予測部113、第2評価部122、および第3評価部123に出力する。   The time synchronization processing unit 111 calculates the synchronized first sensor data 901 and the synchronized second sensor data 902, as described with reference to FIG. The time synchronization processing unit 111 outputs both the calculated synchronized first sensor data 901 and the synchronized second sensor data 902 to the integration unit 112 and the first evaluation unit 121. The integration unit 112 calculates the vehicle surrounding information 907 as described with reference to FIG. The integration unit 112 outputs the calculated vehicle surrounding information 907 to the behavior prediction unit 113, the second evaluation unit 122, and the third evaluation unit 123.

行動予測部113は、車両周辺情報907を用いて周辺に存在する物体の将来の行動を予測し、リスクマップ908として出力する。行動予測部113は将来の複数の時刻について行動を予測し、たとえば処理周期Nにおいて、処理周期N+1、処理周期N+2、処理周期N+3、・・・、処理周期N+10の物体の位置を予測する。行動予測部113はたとえば、統合部112から出力される車両周辺情報907を蓄積し、時系列での位置の変化から物体の将来の位置を予測してもよい。また行動予測部113は、図示されていないがセンサ群1の出力を用いて物体の速度情報などを用いて物体の将来の位置を予測してもよい。さらに行動予測部113は、各物体間の相互作用を物体間の反発力とみなして経路を補正するなどの方式により詳細な予測を行ってもよい。行動予測部113はリスクマップ908を軌道計画部114および行動予測保存部115に出力する。   The behavior predicting unit 113 predicts the future behavior of an object existing in the vicinity using the vehicle peripheral information 907 and outputs the predicted behavior as a risk map 908. The behavior predicting unit 113 predicts behavior at a plurality of future times, and for example, in the processing cycle N, predicts the position of the object in the processing cycle N + 1, the processing cycle N + 2, the processing cycle N + 3,. The behavior prediction unit 113 may accumulate the vehicle surrounding information 907 output from the integration unit 112, for example, and predict a future position of the object from a change in the position in a time series. Further, the behavior predicting unit 113 may predict the future position of the object by using the output of the sensor group 1 and using the speed information of the object (not shown). Further, the behavior prediction unit 113 may perform detailed prediction by a method such as correcting the route by regarding the interaction between the objects as the repulsive force between the objects. The behavior prediction unit 113 outputs the risk map 908 to the trajectory planning unit 114 and the behavior prediction storage unit 115.

軌道計画部114は、リスクマップ908を用いて自車両がこれから走行すべき経路を算出、換言すると軌道を計画する。軌道計画部114は自車両の目的地や次に到達すべき交差点などのノードの情報を参照して軌道を計画してもよい。軌道計画部114は、たとえば周辺物体との距離に基づき衝突を防止する軌道を算出してもよいし、自車両の目的地までの旅行時間が短くなるように軌道を算出してもよい、さらに乗員の乗り心地に影響する加速度を小さくなるように軌道を算出してもよい。軌道計画部114が計画する軌道には、次の処理周期における自車両の位置情報も含まれる。軌道計画部114は算出した計画軌道909を指令部25および軌道計画保存部116に出力する。   The trajectory planning unit 114 uses the risk map 908 to calculate the route on which the vehicle should travel, in other words, plans the trajectory. The trajectory planning unit 114 may plan the trajectory by referring to information of nodes such as a destination of the vehicle and an intersection to be reached next. The trajectory planning unit 114 may calculate a trajectory for preventing a collision based on, for example, a distance to a surrounding object, or may calculate a trajectory such that a travel time of the own vehicle to a destination is shortened. The trajectory may be calculated such that the acceleration affecting the ride comfort of the occupant is reduced. The trajectory planned by the trajectory planning unit 114 also includes the position information of the own vehicle in the next processing cycle. The trajectory planning unit 114 outputs the calculated planned trajectory 909 to the command unit 25 and the trajectory plan storage unit 116.

行動予測保存部115は、行動予測部113から入力されるリスクマップ908を一時的に保存し、直前の処理周期に保存したリスクマップ908であって直前の処理周期に作成された直前リスクマップ908Aを第1評価部121および第2評価部122に出力する。たとえば処理周期Nにおいて行動予測保存部115は、処理周期Nに作成されたリスクマップ908が行動予測部113から入力され、処理周期N−1に作成された直前リスクマップ908Aを出力する。ただしリスクマップ908には将来の複数の処理周期における物体の位置の情報が含まれるが、直前リスクマップ908Aには処理周期Nにおける物体の位置の情報が含まれていればよい。すなわち直前リスクマップ908Aには、処理周期N−1に予測された処理周期Nにおける物体の位置が含まれればよい。処理周期とデータの関係は次の図8を参照して後に詳しく説明する。   The behavior prediction storage unit 115 temporarily stores the risk map 908 input from the behavior prediction unit 113, and stores the risk map 908 in the immediately preceding processing cycle, and the risk map 908A created in the immediately preceding processing cycle. Is output to the first evaluation unit 121 and the second evaluation unit 122. For example, in the processing cycle N, the behavior prediction storage unit 115 receives the risk map 908 created in the processing cycle N from the behavior prediction unit 113, and outputs the immediately preceding risk map 908A created in the processing cycle N-1. However, although the risk map 908 includes information on the position of the object in a plurality of future processing cycles, the immediately preceding risk map 908A may include information on the position of the object in the processing cycle N. That is, the last risk map 908A may include the position of the object in the processing cycle N predicted in the processing cycle N-1. The relationship between the processing cycle and the data will be described later in detail with reference to FIG.

軌道計画保存部116は、軌道計画部114から入力される計画軌道909を一時的に保存し、直前の処理周期に保存した計画軌道909であって直前の処理周期に作成された直前計画軌道909Aを第3評価部123に出力する。たとえば処理周期Nにおいて軌道計画保存部116は、処理周期Nに作成されたリスクマップ908が軌道計画部114から入力され、処理周期N−1に作成された直前計画軌道909Aを出力する。ただし計画軌道909には将来の複数の処理周期における自車両の位置である軌道の情報が含まれるが、直前計画軌道909Aには処理周期Nにおける自車両の位置の情報が含まれていればよい。すなわち直前計画軌道909Aには、処理周期N−1に予測された処理周期Nにおける自車両の位置情報が含まれればよい。なお軌道計画保存部116は計画軌道909を用いて処理周期Nにおける自車両の位置を算出してもよいし、第3評価部123が軌道の情報を用いて処理周期Nにおける自車両の位置を算出してもよい。   The trajectory plan storage unit 116 temporarily stores the planned trajectory 909 input from the trajectory planning unit 114, and is the planned trajectory 909 stored in the immediately preceding processing cycle and the immediately preceding planned trajectory 909A created in the immediately preceding processing cycle. Is output to the third evaluation unit 123. For example, in the processing cycle N, the trajectory plan storage unit 116 receives the risk map 908 created in the processing cycle N from the trajectory planning unit 114, and outputs the immediately preceding planned 909A created in the processing cycle N-1. However, the planned trajectory 909 contains information on the trajectory that is the position of the own vehicle in a plurality of future processing cycles, whereas the immediately preceding planned 909A only needs to include information on the position of the own vehicle in the processing cycle N. . That is, the immediately preceding planned track 909A may include the position information of the own vehicle in the processing cycle N predicted in the processing cycle N-1. The trajectory plan storage unit 116 may calculate the position of the own vehicle in the processing cycle N using the planned trajectory 909, or the third evaluation unit 123 may use the information on the trajectory to calculate the position of the own vehicle in the processing cycle N. It may be calculated.

第1評価部121は、同期済み第1センサデータ901、同期済み第2センサデータ902、および直前リスクマップ908Aを用いて後述する評価を行い、評価結果を第1判定部131に出力する。第2評価部122は、車両周辺情報907および直前リスクマップ808Aを用いて後述する評価を行い、評価結果を第1判定部131に出力する。第3評価部123は、車両周辺情報907および直前計画軌道909Aを用いて後述する評価を行い、評価結果を第2判定部132に出力する。第1判定部131は、第1評価部121の評価結果および第2評価部122の評価結果を用いて後述する判定を行い、第1異常判定結果921を出力する。第2判定部132は、第1判定部131が出力する第1異常判定結果921と第3評価部123の評価結果とを用いて後述する判定を行い、第2異常判定結果922を出力する。第1評価部121などの詳細な動作を説明する前に、図8を参照してデータの時系列の関係を再度説明する。   The first evaluation unit 121 performs an evaluation described below using the synchronized first sensor data 901, the synchronized second sensor data 902, and the immediately preceding risk map 908 </ b> A, and outputs an evaluation result to the first determination unit 131. The second evaluation unit 122 performs an evaluation described later using the vehicle surrounding information 907 and the immediately preceding risk map 808A, and outputs an evaluation result to the first determination unit 131. The third evaluation unit 123 performs an evaluation described later using the vehicle surrounding information 907 and the immediately preceding planned trajectory 909A, and outputs an evaluation result to the second determination unit 132. The first determination unit 131 performs a determination described later using the evaluation result of the first evaluation unit 121 and the evaluation result of the second evaluation unit 122, and outputs a first abnormality determination result 921. The second determination unit 132 performs a determination described below using the first abnormality determination result 921 output by the first determination unit 131 and the evaluation result of the third evaluation unit 123, and outputs a second abnormality determination result 922. Before describing the detailed operation of the first evaluation unit 121 and the like, the time-series relationship of data will be described again with reference to FIG.

図8は、第1評価部121、第2評価部122、および第3評価部123が使用する情報を示す図である。図8に示す例では、処理周期Nおよび処理周期N+1の2つの処理周期の処理を記載している。図8の上半分は、時刻同期処理部111、統合部112、行動予測部113、および軌道計画部114の出力を示している。図8の下半分は、第1評価部121、第2評価部122、および第3評価部123が使用する情報を示している。ただし第1評価部121、第2評価部122、および第3評価部123が使用する情報は、同一の処理周期において生成された情報は特に由来を示さず、異なる処理周期に生成された情報を用いる場合のみ矢印でその由来を示している。ただし図8では行動予測保存部115および軌道計画保存部116の記載は省略している。   FIG. 8 is a diagram illustrating information used by the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, and the third evaluation unit 123. In the example illustrated in FIG. 8, the processing in two processing cycles of the processing cycle N and the processing cycle N + 1 is described. The upper half of FIG. 8 illustrates outputs of the time synchronization processing unit 111, the integration unit 112, the behavior prediction unit 113, and the trajectory planning unit 114. The lower half of FIG. 8 illustrates information used by the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, and the third evaluation unit 123. However, the information used by the first evaluator 121, the second evaluator 122, and the third evaluator 123 does not particularly indicate the origin of information generated in the same processing cycle, and indicates information generated in different processing cycles. Arrows indicate the origin only when used. However, in FIG. 8, the description of the behavior prediction storage unit 115 and the trajectory plan storage unit 116 is omitted.

また図8では、時刻同期処理部111が処理周期Nに算出して出力する同期済み第1センサデータ901は「S1_N」と記載し、処理周期Nに出力する同期済み第2センサデータ902は「S2_N」と記載している。算出した処理周期が異なる場合は、それにあわせて「N」を適宜書き換え、たとえば処理周期N+1に演算して出力する同期済み第1センサデータ901は「S1_N+1」と記載する。算出した処理周期にあわせて添え字を変化させる点は本実施の形態では共通しており、以下では説明を省略する。   8, the synchronized first sensor data 901 calculated and output by the time synchronization processing unit 111 in the processing cycle N is described as “S1_N”, and the synchronized second sensor data 902 output in the processing cycle N is “S1_N”. S2_N. " If the calculated processing cycle is different, “N” is appropriately rewritten accordingly, and for example, the synchronized first sensor data 901 calculated and output in the processing cycle N + 1 is described as “S1_N + 1”. The fact that the suffix is changed in accordance with the calculated processing cycle is common in the present embodiment, and description thereof will be omitted below.

図8では統合部112が処理周期Nに算出する車両周辺情報907を「Aro_N」と記載している。図8では行動予測部113が処理周期Nに算出する処理周期N+1におけるリスクマップ908を「PreAro_N_N+1」と記載している。この記載は、予測であることを示す「Pre」と、算出した処理周期を示す「N」、予想されている処理周期を示す「N+1」を組み合わせたものである。前述のとおり、行動予測部113は処理周期Nにおいて処理周期N+2のリスクマップ908も算出しているので、図8には「PreAro_N_N+2」も記載されている。図8では、軌道計画部114が処理周期Nに算出する計画軌道909に含まれる、処理周期N+1の自車両の位置を「PrePos_N_N+1」と記載している。   In FIG. 8, the vehicle surrounding information 907 calculated by the integration unit 112 in the processing cycle N is described as “Aro_N”. In FIG. 8, the risk map 908 in the processing cycle N + 1 calculated by the action prediction unit 113 in the processing cycle N is described as “PreAro_N_N + 1”. This description is a combination of “Pre” indicating a prediction, “N” indicating a calculated processing cycle, and “N + 1” indicating a predicted processing cycle. As described above, since the behavior prediction unit 113 also calculates the risk map 908 of the processing cycle N + 2 in the processing cycle N, “PreAro_N_N + 2” is also illustrated in FIG. In FIG. 8, the position of the own vehicle in the processing cycle N + 1 included in the planned trajectory 909 calculated by the trajectory planning unit 114 in the processing cycle N is described as “PrePos_N_N + 1”.

処理周期Nにおいて、第1評価部121には、処理周期Nにおける時刻同期処理部111の出力であるS1_N、S2_Nと、処理周期N−1における行動予測部113の出力であるPreAro_N−1_Nとが入力される。処理周期N+1において、第1評価部121には、処理周期N+1における時刻同期処理部111の出力であるS1_N+1、S2_N+1と、処理周期Nにおける行動予測部113の出力であるPreAro_N_N+1とが入力される。   In the processing cycle N, the first evaluation unit 121 includes S1_N and S2_N output from the time synchronization processing unit 111 in the processing cycle N and PreAro_N-1_N output from the behavior prediction unit 113 in the processing cycle N-1. Is entered. In the processing cycle N + 1, the first evaluation unit 121 receives S1_N + 1 and S2_N + 1 output from the time synchronization processing unit 111 in the processing cycle N + 1 and PreAro_N_N + 1 output from the behavior prediction unit 113 in the processing cycle N.

処理周期Nにおいて、第2評価部122には、処理周期Nにおける統合部112の出力であるAro_Nと、処理周期N−1における行動予測部113の出力であるPreAro_N−1_Nとが入力される。処理周期N+1において、第2評価部122には、処理周期N+1における統合部112の出力であるAro_N+1と、処理周期N1における行動予測部113の出力であるPreAro_N_N+1とが入力される。   In the processing cycle N, the second evaluation unit 122 receives Aro_N, which is the output of the integration unit 112 in the processing cycle N, and PreAro_N-1_N, which is the output of the behavior prediction unit 113 in the processing cycle N-1. In the processing cycle N + 1, Aro_N + 1 that is the output of the integration unit 112 in the processing cycle N + 1 and PreAro_N_N + 1 that is the output of the behavior prediction unit 113 in the processing cycle N1 are input to the second evaluation unit 122.

処理周期Nにおいて、第3評価部123には、処理周期Nにおける統合部112の出力であるAro_Nと、処理周期N−1における軌道計画部114の出力であるPrePos_N−1_Nとが入力される。処理周期N+1において、第3評価部123には、処理周期N+1における統合部112の出力であるAro_N+1と、処理周期Nにおける軌道計画部114の出力であるPrePos_N_N+1とが入力される。   In the processing cycle N, the third evaluation unit 123 receives Aro_N, which is the output of the integration unit 112 in the processing cycle N, and PrePos_N-1_N, which is the output of the trajectory planning unit 114 in the processing cycle N-1. In the processing cycle N + 1, the third evaluation unit 123 receives Aro_N + 1 output from the integration unit 112 in the processing cycle N + 1 and PrePos_N_N + 1 output from the trajectory planning unit 114 in the processing cycle N.

処理周期Nにおける第1評価部121、第2評価部122、および第3評価部123の動作を説明する。   The operation of the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, and the third evaluation unit 123 in the processing cycle N will be described.

第1評価部121は処理周期Nでは、処理周期Nにおける同期済み第1センサデータ901であるS1_Nと、処理周期Nにおける同期済み第2センサデータ902であるS2_Nと、処理周期N−1における行動予測部113の出力であるPreAro_N−1_Nとを比較し、異常発生の検知および異常箇所の判定を行う。ただし第1評価部121における比較演算において厳密な一致判定を行うことは不適であり、差が所定の閾値以内であれば一致すると判断する。そのため第1評価部121は、S1_NとS2_NとPreAro_N−1_Nとの整合性を評価している、とも言える。   In the processing cycle N, the first evaluation unit 121 determines S1_N, which is the synchronized first sensor data 901 in the processing cycle N, S2_N, which is the synchronized second sensor data 902 in the processing cycle N, and the behavior in the processing cycle N-1. The output of the prediction unit 113 is compared with PreAro_N-1_N to detect the occurrence of an abnormality and determine the location of the abnormality. However, it is inappropriate to perform a strict match determination in the comparison operation in the first evaluation unit 121, and it is determined that they match when the difference is within a predetermined threshold. Therefore, it can be said that the first evaluation unit 121 evaluates the consistency between S1_N, S2_N, and PreAro_N-1_N.

たとえば第1評価部121は、S1_Nに含まれる障害物の位置、S2_Nに含まれる障害物の位置、PreAro_N−1_Nに含まれる障害物の位置の中心点を算出し、中心点からの距離を評価する。また第1評価部121は、中心点の算出において自車両との相対距離や角度などのセンサ特性に応じた重みづけを行い、精度を向上させてもよい。このようにして、得られた距離と閾値との比較による範囲付きでの一致判定を行い、センサ誤差を踏まえた多数決による判定を行う。   For example, the first evaluation unit 121 calculates the center point of the position of the obstacle included in S1_N, the position of the obstacle included in S2_N, and the center point of the position of the obstacle included in PreAro_N-1_N, and evaluates the distance from the center point. I do. In addition, the first evaluation unit 121 may perform weighting according to sensor characteristics such as a relative distance and an angle with the host vehicle in calculating the center point to improve accuracy. In this way, a match with a range is determined by comparing the obtained distance with the threshold, and a determination is made by majority based on the sensor error.

たとえばS1_Nに含まれる障害物の位置とPreAro_N−1_Nに含まれる障害物の位置とは略一致するが、S2_Nに含まれる障害物の位置は他の2つと大きく異なる場合に、第1評価部121は次の考えに基づき第2センサ12の出力に問題があると判断する。すなわち、障害物の真の位置は必ずしも明らかではないが、2:1の多数決によりS1_NおよびPreAro_N−1_Nの出力の方が確からしいと判断し、S2_N、すなわち第2センサ12の出力に問題があると判断する。   For example, if the position of the obstacle included in S1_N substantially matches the position of the obstacle included in PreAro_N-1_N, but the position of the obstacle included in S2_N is significantly different from the other two, the first evaluation unit 121 Determines that there is a problem with the output of the second sensor 12 based on the following idea. In other words, the true position of the obstacle is not always clear, but it is determined by a 2: 1 majority rule that the outputs of S1_N and PreAro_N-1_N are more likely, and there is a problem in S2_N, that is, the output of the second sensor 12. Judge.

第1評価部121は、一致の有無、および一致しないものがある場合には特定した問題の出力の情報を第1判定部131に出力する。なお、中心からの距離が3者の全てにおいて閾値以上である場合は第1評価部121はいずれに問題があるかを特定できず、その旨を第1判定部131に出力する。   The first evaluation unit 121 outputs to the first determination unit 131 the presence or absence of a match and, if there is any match, information on the output of the identified problem. If the distance from the center is equal to or greater than the threshold value for all three persons, the first evaluation unit 121 cannot identify which one has a problem, and outputs the fact to the first determination unit 131.

第2評価部122は処理周期Nでは、処理周期Nに算出されたリスクマップ908であるAro_Nと、処理周期N−1に算出された行動予測部113の出力であるPreAro_N−1_Nとを比較する。具体的には、Aro_NやPreAro_N−1_Nに含まれる物体ごとに、第1評価部121と同様に所定の閾値を用いた一致判定を行う。第2評価部122は、一致すると判断する物体の個数が物体数の過半数を超える場合に全体として一致すると判断してもよいし、全ての物体について一致すると判断する場合のみ全体として一致すると判断してもよい。第2評価部122は、判断結果を第1判定部131に出力する。第2評価部122は、Aro_NとPreAro_N−1_Nとの整合性を評価している、とも言える。   In the processing cycle N, the second evaluation unit 122 compares Aro_N, which is the risk map 908 calculated in the processing cycle N, with PreAro_N-1_N, which is the output of the behavior prediction unit 113 calculated in the processing cycle N-1. . Specifically, for each object included in Aro_N or PreAro_N-1_N, a match determination using a predetermined threshold value is performed in the same manner as in the first evaluation unit 121. The second evaluation unit 122 may determine that the objects match as a whole when the number of objects determined to match exceeds the majority of the number of objects, or determine that the objects match as a whole only when determining that the objects match. You may. The second evaluation unit 122 outputs the result of the determination to the first determination unit 131. It can be said that the second evaluation unit 122 evaluates the consistency between Aro_N and PreAro_N-1_N.

第3評価部123は処理周期Nでは、処理周期Nに算出されたリスクマップ908であるAro_Nと、処理周期N−1に算出された軌道計画部114の出力に含まれる自車両の位置であるPrePos_N−1_Nとを比較する。換言すると、直前の処理周期N−1に計画された計画軌道909のとおりに自車両が制御されたか否かを評価する。この評価は、自車両の位置とPrePos_N−1_Nとが整合性が取れているかの評価とも言える。第3評価部123における評価も、第1評価部121および第2評価部122と同様に、閾値を用いて誤差を許容する一致判定を行う。行動予測部113は、両者が一致すると計画軌道909のとおりに自車両が制御されたと評価する。行動予測部113は、評価結果を第2判定部132に出力する。   In the processing cycle N, the third evaluation unit 123 indicates Aro_N, which is the risk map 908 calculated in the processing cycle N, and the position of the own vehicle included in the output of the trajectory planning unit 114 calculated in the processing cycle N-1. Compare with PrePos_N-1_N. In other words, it is evaluated whether or not the vehicle has been controlled according to the planned trajectory 909 planned in the immediately preceding processing cycle N-1. This evaluation can be said to be an evaluation as to whether the position of the host vehicle and PrePos_N-1_N are consistent. Similarly to the first evaluation unit 121 and the second evaluation unit 122, the third evaluation unit 123 performs a match determination that allows an error using a threshold value, similarly to the first evaluation unit 121 and the second evaluation unit 122. When both match, the behavior prediction unit 113 evaluates that the own vehicle has been controlled according to the planned trajectory 909. The behavior prediction unit 113 outputs the evaluation result to the second determination unit 132.

図9は、第1判定部131の判定内容、すなわち条件ごとに第1判定部131が出力する第1異常判定結果921を示す図である。第1判定部131は、第1評価部121の出力、および第2評価部122の出力を用いて、第1センサ11、第2センサ12、統合部112、および行動予測部113のそれぞれについての異常の有無を検出する。図8は、第1評価部121の出力と、第2評価部122の出力の組み合わせに応じて第1異常判定結果921が決定されることを示している。   FIG. 9 is a diagram illustrating the determination content of the first determination unit 131, that is, the first abnormality determination result 921 output by the first determination unit 131 for each condition. The first determination unit 131 uses the output of the first evaluator 121 and the output of the second evaluator 122 to determine the first sensor 11, the second sensor 12, the integration unit 112, and the behavior prediction unit 113. Detects the presence or absence of an abnormality. FIG. 8 shows that the first abnormality determination result 921 is determined according to a combination of the output of the first evaluation unit 121 and the output of the second evaluation unit 122.

第1評価部121の出力は、前述のとおり同期済み第1センサデータ901、同期済み第2センサデータ902、および直前リスクマップ908Aの3者の比較の結果である。第1評価部121の出力は、同期済み第1センサデータ901のみ不一致、同期済み第2センサデータ902のみ不一致、直前リスクマップ908Aのみ不一致、3者の全てが一致、3者の全てが不一致の5つのいずれかである。第2評価部122の出力は、車両周辺情報907と直前リスクマップ908Aが一致する、および車両周辺情報907と直前リスクマップ908Aが一致しない、のいずれかである。   As described above, the output of the first evaluation unit 121 is the result of the comparison between the synchronized first sensor data 901, the synchronized second sensor data 902, and the immediately preceding risk map 908A. The output of the first evaluation unit 121 indicates that only the synchronized first sensor data 901 does not match, only the synchronized second sensor data 902 does not match, only the immediately preceding risk map 908A does not match, all three match, and all three do not match. One of the five. The output of the second evaluation unit 122 is either the vehicle surrounding information 907 and the immediately preceding risk map 908A match, or the vehicle surrounding information 907 and the immediately preceding risk map 908A do not match.

第1評価部121の出力が同期済み第1センサデータ901のみ不一致の場合は、第2評価部122の出力に関わらず、第1異常判定結果921は、第1センサ11または時刻同期処理部111に異常ありとなる。第1評価部121の出力が同期済み第2センサデータ902のみ不一致の場合は、第2評価部122の出力に関わらず、第1異常判定結果921は、第2センサ12または時刻同期処理部111に異常ありとなる。第1評価部121の出力が直前リスクマップ908Aのみ不一致の場合は、第2評価部122の出力に関わらず、第1異常判定結果921は統合部112に異常ありとなる。   When the output of the first evaluation unit 121 does not match only the synchronized first sensor data 901, the first abnormality determination result 921 is determined by the first sensor 11 or the time synchronization processing unit 111 regardless of the output of the second evaluation unit 122. Is abnormal. When the output of the first evaluation unit 121 does not match only the synchronized second sensor data 902, the first abnormality determination result 921 is determined by the second sensor 12 or the time synchronization processing unit 111 regardless of the output of the second evaluation unit 122. Is abnormal. When the output of the first evaluation unit 121 does not match only the immediately preceding risk map 908A, the first abnormality determination result 921 indicates that the integration unit 112 has an abnormality regardless of the output of the second evaluation unit 122.

第1評価部121の出力が3者の全てが一致であり、第2評価部122の出力が一致の場合は、第1異常判定結果921は異常なしとなる。第1評価部121の出力が3者の全てが一致であり、第2評価部122の出力が不一致の場合は、第1異常判定結果921は比較回路または多数決回路に異常となる。第1評価部121の出力が3者の全てが不一致の場合は第2評価部122の出力に関わらず、第1異常判定結果921は、異常発生のみを検出、すなわち異常の特定不能となる。   When the outputs of the first evaluation unit 121 are all the same and the outputs of the second evaluation unit 122 are the same, the first abnormality determination result 921 indicates that there is no abnormality. When the outputs of the first evaluation unit 121 are all the same and the outputs of the second evaluation unit 122 are not the same, the first abnormality determination result 921 becomes abnormal in the comparison circuit or the majority circuit. When the output of the first evaluation unit 121 is not the same for all three persons, the first abnormality determination result 921 detects only the occurrence of an abnormality, that is, the abnormality cannot be specified, regardless of the output of the second evaluation unit 122.

図10は、第2判定部132の判定内容、すなわち条件ごとに第2判定部132が出力する第2異常判定結果922を示す図である。第2判定部132は、第1判定部131の判定結果を用いて車両周辺情報907が正常であるか否か、換言するとセンサフュージョン処理異常と判断されたか否かを判断する。第2判定部132は、第1判定部131の判定結果により車両周辺情報907が正常と判断する場合は、第3評価部123の出力に応じて第2異常判定結果922を変更する。すなわちこの場合に、第3評価部123の出力が一致であれば第2異常判定結果922は軌道計画処理が正常終了、すなわち軌道計画部114が正常と判断され、第3評価部123の出力が不一致であれば第2異常判定結果922は軌道計画処理に異常あり、すなわち軌道計画部114に異常ありとなる。第2判定部132は、第1判定部131の判定結果により車両周辺情報907が正常ではない、すなわち異常ありと判断する場合は、第3評価部123の出力に関わらず、第1異常判定結果921を参照する。   FIG. 10 is a diagram illustrating the determination content of the second determination unit 132, that is, the second abnormality determination result 922 output by the second determination unit 132 for each condition. The second determination unit 132 determines whether or not the vehicle surrounding information 907 is normal, in other words, whether or not the sensor fusion processing is abnormal, using the determination result of the first determination unit 131. If the second determination unit 132 determines that the vehicle surrounding information 907 is normal based on the determination result of the first determination unit 131, the second determination unit 132 changes the second abnormality determination result 922 according to the output of the third evaluation unit 123. That is, in this case, if the outputs of the third evaluation unit 123 match, the second abnormality determination result 922 indicates that the trajectory planning process has been completed normally, that is, the trajectory planning unit 114 is determined to be normal, and the output of the third evaluation unit 123 is If they do not match, the second abnormality determination result 922 indicates that there is an abnormality in the trajectory planning process, that is, the trajectory planning unit 114 has an abnormality. When the second determining unit 132 determines that the vehicle surrounding information 907 is not normal, that is, that there is an abnormality, based on the determination result of the first determining unit 131, regardless of the output of the third evaluating unit 123, the first abnormality determining result is obtained. 921.

このように第2判定部132は、第1判定部131の出力および第3評価部123の出力を用いて、軌道計画部114、およびそれに基づく自車制御における異常の有無を検出することができる。   As described above, the second determination unit 132 can use the output of the first determination unit 131 and the output of the third evaluation unit 123 to detect the presence or absence of an abnormality in the trajectory planning unit 114 and the vehicle control based on the trajectory planning unit 114. .

なお、第1異常判定結果921、および第2異常判定結果922の2つの結果により、自動運転ECU2、第1センサ11、および第2センサ12のいずれかにおいて異常が検出されると、モード遷移部141により自動運転ECU2における処理を縮退モードに遷移させる処理が行われる。すなわちモード遷移部141は、少なくとも第3評価部123における評価結果が否定的であると、自車両を縮退モードに遷移させる。縮退モードではたとえば、ドライバを有するシステムの場合、ドライバへの異常通知が行われ、必要に応じて一定期間の制御を継続した後、ドライバへ制御を移管する。縮退モードでは、縮退モード以外と比較して自車両の速度が遅くてもよいし、目的地への到達よりも安全に停車することを優先する処理が行われてもよい。   Note that, based on the two results of the first abnormality determination result 921 and the second abnormality determination result 922, when an abnormality is detected in any of the automatic driving ECU 2, the first sensor 11, and the second sensor 12, the mode transition unit According to 141, a process for shifting the process in the automatic driving ECU 2 to the degeneration mode is performed. That is, the mode transition unit 141 transitions the own vehicle to the degenerate mode when at least the evaluation result in the third evaluation unit 123 is negative. In the degenerate mode, for example, in the case of a system having a driver, an abnormality is notified to the driver, and control is transferred to the driver after continuing control for a certain period as necessary. In the degenerate mode, the speed of the host vehicle may be lower than in the non-degenerate mode, and a process may be performed that prioritizes stopping safely more than reaching the destination.

ドライバへの通知は、たとえば自動運転ECU2に備えられる不図示の通信インタフェースを介して、自車両に備えられる不図示のスピーカーに対して音声信号を出力することで実行される。スピーカーへの音声信号の出力は、異常を検出した第1判定部131および第2判定部132がそれぞれ実行してもよいし、通知を行う機能ブロック、たとえば通知部を新たに設けて通知部に実行させてもよい。   The notification to the driver is executed, for example, by outputting an audio signal to a speaker (not shown) provided in the host vehicle via a communication interface (not shown) provided in the automatic driving ECU 2. The output of the audio signal to the speaker may be performed by the first determination unit 131 and the second determination unit 132 that have detected the abnormality, respectively, or a functional block for performing a notification, for example, a notification unit is newly provided to the notification unit. It may be executed.

ドライバ不在のシステムの場合は、システム上で制御を継続するため、機能縮退などを含む制御方式の変更が行われる。機能縮退の例としては、たとえばマイコン21の故障個所を切り離し、制御演算処理を簡略化した状態で制御を継続することや、第1センサ11、第2センサ12の認識結果を一部もしくは全部無効化することが挙げられる。これらの機能縮退は、事前に規定された方式に則り行われてもよいし、自動運転ECU2における演算により決定されてもよい。   In the case of a system without a driver, a change in the control method including degeneration is performed to continue control on the system. As an example of the function degeneration, for example, a faulty part of the microcomputer 21 is separated and control is continued in a state where the control arithmetic processing is simplified, or the recognition result of the first sensor 11 and the second sensor 12 is partially or entirely invalidated. Is to be used. These functions may be reduced in accordance with a method defined in advance, or may be determined by calculation in the automatic driving ECU 2.

自動運転ECU2は、第3評価部123の評価が否定的であることだけを理由としてドライバへの通知を行ってもよい。この通知は、第3評価部123が行ってもよいし、通知を行う機能ブロック、たとえば通知部を新たに設けて通知部に実行させてもよい。   The automatic driving ECU 2 may notify the driver only because the evaluation of the third evaluation unit 123 is negative. The notification may be performed by the third evaluation unit 123, or a functional block that performs the notification, for example, a notification unit may be newly provided and the notification unit may be executed.

ところで上述したマイコン21の動作において、直前の処理周期に算出された車両周辺情報907の検証は行われていない点に注意が必要である。たとえば、処理周期T−1に算出された統合部112の出力である車両周辺情報907の検証は、処理周期Tでは行われない。すなわち、第1判定部131および第2判定部132を用いて、処理周期Tにおいて、直前の処理周期である処理周期T−1における行動予測部113および軌道計画部114の検証、処理周期Tにおける統合部112についての検証は行うが、処理周期T−1における車両周辺情報907の検証、換言すると統合部112の検証は行われていない。   It should be noted that, in the operation of the microcomputer 21 described above, the vehicle surrounding information 907 calculated in the immediately preceding processing cycle is not verified. For example, verification of the vehicle periphery information 907, which is the output of the integration unit 112 calculated in the processing cycle T-1, is not performed in the processing cycle T. That is, using the first determination unit 131 and the second determination unit 132, in the processing cycle T, the verification of the action prediction unit 113 and the trajectory planning unit 114 in the processing cycle T-1 which is the immediately preceding processing cycle, and in the processing cycle T The verification of the integration unit 112 is performed, but the verification of the vehicle surrounding information 907 in the processing cycle T-1, that is, the verification of the integration unit 112 is not performed.

そのため上述した構成のみでは、自動運転が開始される最初の処理周期においてのみ、第1センサ11、第2センサ12、統合部112の検証ができず、これに続く行動予測部113および軌道計画部114の妥当性を保証することができない。そのため最初の処理周期における第1センサ11、第2センサ12、統合部112の妥当性の検証が別途必要となる。   Therefore, with only the above-described configuration, the first sensor 11, the second sensor 12, and the integration unit 112 cannot be verified only in the first processing cycle in which the automatic driving is started, and the subsequent action prediction unit 113 and trajectory planning unit The validity of 114 cannot be guaranteed. Therefore, it is necessary to separately verify the validity of the first sensor 11, the second sensor 12, and the integration unit 112 in the first processing cycle.

この検証の方式として、たとえば自動運転開始前の動作として次の処理を行うことができる。すなわち、ある時刻t0と別な時刻t1において地図情報13を用いた統合部112の処理により自車両周辺のランドマークを検出し、必要に応じて自車両の移動量を加味した上で一致判定を行う。このように、第1センサ11、第2センサ12、および統合部112の妥当性を、時間的な多重系を構成することにより検証することが考えられる。   As a method of this verification, for example, the following processing can be performed as an operation before the start of automatic operation. That is, at a certain time t0 and another time t1, the processing of the integrating unit 112 using the map information 13 detects landmarks around the own vehicle, and if necessary, considers the movement amount of the own vehicle to determine a match. Do. Thus, it is conceivable to verify the validity of the first sensor 11, the second sensor 12, and the integration unit 112 by configuring a temporal multiplex system.

これらの妥当性が検証された場合には時刻1に自動運転を開始し、妥当性が検証されなかった、すなわち不一致が検出された場合には、システムにより規定される自動運転開始時刻まで同様の検出を繰り返し行い、不一致の検出が続く場合においては自動運転処理を開始することを禁止する必要がある。   If the validity is verified, the automatic operation is started at time 1. If the validity is not verified, that is, if a mismatch is detected, the same operation is performed until the automatic operation start time defined by the system. It is necessary to repeatedly perform the detection and prohibit the start of the automatic driving process when the mismatch is continuously detected.

以上の説明した構成により、自動運転ECU21に用いられるセンサ群1、および自動運転ECU21における統合部112および行動予測部113を多重化することなく、それぞれに発生する異常を検出することができる。同方式は自動運転ECUの主機能処理の過程において得られる地図もしくは情報を用いた比較演算処理に基づくものであり、自動運転システム構成の単純化、検証演算の負荷の低減による低発熱な自動運転向け電子制御装置が実現される。   With the configuration described above, it is possible to detect an abnormality that occurs in each of the sensor group 1 used in the automatic driving ECU 21 and the integration unit 112 and the behavior prediction unit 113 in the automatic driving ECU 21 without multiplexing them. This method is based on a comparison calculation process using maps or information obtained in the process of the main function processing of the automatic driving ECU, and simplifies the configuration of the automatic driving system and reduces the load of the verification calculation to achieve low heat generation automatic driving. Electronic control device is realized.

上述した実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
(1)電子制御装置である自動運転ECU21は、自車両の周辺の情報を処理周期ごとにセンサ群1サからセンサ情報として取得し、取得したセンサ情報を統合して処理周期ごとに車両周辺情報907を作成する統合部112と、車両周辺情報907を用いて車両が将来走行する計画軌道909を処理周期ごとに算出する軌道計画部114と、軌道計画部114の信頼性を評価する第3評価部123(軌道評価部)とを備える。第3評価部123は、軌道計画部114が第1の処理周期に算出する計画軌道909における、第1の処理周期よりも後の処理周期である第2の処理周期における自車両の位置、すなわち計画軌道909Aと、第2の処理周期において統合部112が作成する車両周辺情報907とを用いて、第1の処理周期における軌道計画部114の信頼性を評価する。そのため自動運転ECU21は、演算の多重化や追加のセンサを用いることなく低負荷で軌道計画部114の信頼性を評価できる。
According to the above-described embodiment, the following operation and effect can be obtained.
(1) The automatic driving ECU 21, which is an electronic control unit, acquires information on the surroundings of the own vehicle as sensor information from the sensor group 1 for each processing cycle, integrates the acquired sensor information, and integrates the vehicle surrounding information for each processing cycle. 907, a trajectory planning unit 114 that calculates a planned trajectory 909 in which the vehicle travels in the future using the vehicle surrounding information 907, and a third evaluation that evaluates the reliability of the trajectory planning unit 114. Unit 123 (trajectory evaluation unit). The third evaluation unit 123 determines the position of the own vehicle in the second processing cycle that is a processing cycle after the first processing cycle in the planned trajectory 909 calculated by the trajectory planning unit 114 in the first processing cycle, that is, Using the planned trajectory 909A and the vehicle surrounding information 907 created by the integration unit 112 in the second processing cycle, the reliability of the trajectory planning unit 114 in the first processing cycle is evaluated. Therefore, the automatic driving ECU 21 can evaluate the reliability of the trajectory planning unit 114 with a low load without multiplexing computations and using additional sensors.

(2)自動運転ECU21は、第1の処理周期における車両周辺情報907に基づき、車両の周辺に存在する物体の将来の位置を推定して物体の第2の処理周期における位置を示すリスクマップ908を作成する行動予測部113と、直前リスクマップ908Aと第2の処理周期における車両周辺情報907との整合性を評価する第2評価部122(統合評価部)と、直前リスクマップ908Aと第2の処理周期における同期済み第1センサデータ901と第2の処理周期における同期済み第2センサデータ902との整合性を評価する第1評価部121(予測評価部)とを備える。そのため、第3評価部123の評価対象の信頼性をあらかじめ確認することができる。 (2) The automatic driving ECU 21 estimates a future position of an object existing around the vehicle based on the vehicle surrounding information 907 in the first processing cycle, and a risk map 908 indicating the position of the object in the second processing cycle. , A second evaluator 122 (integrated evaluator) that evaluates the consistency between the last risk map 908A and the vehicle surrounding information 907 in the second processing cycle, and a second evaluator 908A and the second evaluator 908A. And a first evaluation unit 121 (prediction evaluation unit) that evaluates the consistency between the synchronized first sensor data 901 in the processing cycle and the synchronized second sensor data 902 in the second processing cycle. Therefore, the reliability of the evaluation target of the third evaluation unit 123 can be confirmed in advance.

(3)センサ群1は、第1センサ11および第2センサ12から構成される。
第1評価部121は、直前リスクマップ908Aと、第2の処理周期における同期済み第1センサデータ901と、第2の処理周期における同期済み第2センサデータ902との多数決により、信頼性を評価する。そのため2つのセンサからしかセンサ情報が入力されなくても時系列の情報を用いて多数決によりいずれに問題があるかを判断できる。
(3) The sensor group 1 includes a first sensor 11 and a second sensor 12.
The first evaluation unit 121 evaluates the reliability by majority decision of the immediately preceding risk map 908A, the synchronized first sensor data 901 in the second processing cycle, and the synchronized second sensor data 902 in the second processing cycle. I do. Therefore, even if sensor information is input from only two sensors, it is possible to determine which one has a problem by majority decision using the time-series information.

(4)自動運転ECU2は、第2評価部122の評価結果、および第1評価部121の評価結果に基づき、第2の処理周期における第1センサ11および第2センサ12の信頼性を判定する第1判定部131を備える。そのためセンサ群1が出力するそれぞれのセンサ情報の信頼性を評価できる。 (4) The automatic driving ECU 2 determines the reliability of the first sensor 11 and the second sensor 12 in the second processing cycle based on the evaluation result of the second evaluation unit 122 and the evaluation result of the first evaluation unit 121. A first determination unit 131 is provided. Therefore, the reliability of each sensor information output from the sensor group 1 can be evaluated.

(5)自動運転ECU2は、第3評価部123の評価結果があらかじめ定められたパターンと合致する場合に、統合部112または軌道計画部114の異常と判断する。そのためノイズなどの影響で異常と誤判断することを防ぐ、換言すると異常の過検出を防止できる。 (5) The automatic driving ECU 2 determines that the integration unit 112 or the trajectory planning unit 114 is abnormal when the evaluation result of the third evaluation unit 123 matches a predetermined pattern. Therefore, it is possible to prevent erroneous determination of an abnormality due to the influence of noise or the like, in other words, to prevent overdetection of the abnormality.

(6)前述のあらかじめ定められたパターンとは、連続して所定回数以上、第3評価部123の評価結果が否定的なことである。そのため自動運転ECU21は、第3評価部123の判断があらかじめ定められたパターンであるかを簡易に判断できる。 (6) The above-mentioned predetermined pattern means that the evaluation result of the third evaluation unit 123 is negative more than a predetermined number of times continuously. Therefore, the automatic driving ECU 21 can easily determine whether the determination of the third evaluation unit 123 is a predetermined pattern.

(7)第3評価部123の評価結果が否定的であると自車両の搭乗者へ通知する。前述のとおり、この通知は第3評価部123が行ってもよいし、新たな機能ブロックである通知部を設けてその通知部に行わせてもよい。 (7) Notify the occupant of the host vehicle that the evaluation result of the third evaluation unit 123 is negative. As described above, this notification may be performed by the third evaluation unit 123, or a notification unit that is a new functional block may be provided and the notification unit may be notified.

(変形例1)
上述した実施の形態では、軌道計画部114は自車両が将来走行する軌道を算出した。しかし軌道計画部114は、将来のそれぞれの処理周期における自車両の位置を算出し、それらの位置を下位ECU群3に出力してもよい。この場合は自動運転システムSに指令部25が含まれなくてもよい。
(Modification 1)
In the above-described embodiment, the trajectory planning unit 114 calculates the trajectory on which the host vehicle will travel in the future. However, the trajectory planning unit 114 may calculate the position of the own vehicle in each future processing cycle and output those positions to the lower ECU group 3. In this case, the command unit 25 may not be included in the automatic driving system S.

(変形例2)
上述した実施の形態では、統合部112、行動予測部113、および軌道計画部114の全ての処理を冗長構成なしで検証する例を示したが、自動運転ECU2に求められる処理の負荷やセンサ構成により、また他のシステム要件により、一部のセンサや処理についてのみ多重化が許容される場合がある。この場合は、許容される構成を冗長化したうえで、上述した構成のうち一部の評価部を備えなくてもよい。
(Modification 2)
In the above-described embodiment, an example has been described in which all processes of the integration unit 112, the behavior prediction unit 113, and the trajectory planning unit 114 are verified without a redundant configuration, but the processing load and the sensor configuration required for the automatic driving ECU 2 are described. In some cases, multiplexing may be allowed for only some sensors or processes due to other system requirements. In this case, the allowed configuration may be made redundant, and some of the above-described configurations may not include the evaluation unit.

たとえば第1センサ11、第2センサ12、および統合部112の多重化が許される場合には、第1評価部121は不要である。この場合は、統合部112が処理周期Nに出力する車両周辺情報907を正解として第2評価部122にて行動予測部113の検証が可能である。同様に、行動予測部113の多重化が許される場合にも第1評価部121が不要となる。この場合には、行動予測部113が処理周期Nに出力する、処理周期N+1におけるリスクマップ908を正解とし、第2評価部122にて統合部112の出力である車両周辺情報907の検証を行うことができる。軌道計画部114の多重化が許される場合は、第3評価部123が不要となる。   For example, when multiplexing of the first sensor 11, the second sensor 12, and the integration unit 112 is permitted, the first evaluation unit 121 is unnecessary. In this case, the behavior estimation unit 113 can be verified by the second evaluation unit 122 with the vehicle surrounding information 907 output by the integration unit 112 in the processing cycle N as the correct answer. Similarly, the first evaluation unit 121 is not required even when multiplexing of the behavior prediction unit 113 is permitted. In this case, the risk map 908 in the processing cycle N + 1 output by the behavior prediction unit 113 in the processing cycle N is regarded as the correct answer, and the second evaluation unit 122 verifies the vehicle surrounding information 907 output from the integration unit 112. be able to. When multiplexing of the trajectory planning unit 114 is permitted, the third evaluation unit 123 is not required.

(変形例3)
上述した実施の形態では、第1評価部121、第2評価部122、および第3評価部123が独立に実装される例を示したが、第1評価部121、第2評価部122、および第3評価部123の機能を統合してもよい。すなわち、図9および図10に示した判断ができればよく、機能分担および構成は特に限定されない。
(Modification 3)
In the above-described embodiment, an example has been described in which the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, and the third evaluation unit 123 are independently mounted. However, the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, The function of the third evaluation unit 123 may be integrated. That is, it is sufficient that the determination shown in FIGS. 9 and 10 can be made, and the function allocation and configuration are not particularly limited.

(変形例4)
上述した実施の形態では、処理周期Nおよび処理周期Nの次の周期である処理周期N+1の2つの処理周期における演算結果の比較により異常箇所を判定した。これはあくまで例示であり、たとえば時刻T、T+1、T+2のように、複数の時刻に亘る位置情報、予測位置情報、予測軌道情報の比較によって異常判定を行ってもよい。また比較する処理周期は必ずしも連続していなくてもよく、たとえば処理周期Nと処理周期N+2の2つの処理周期における演算結果の比較により異常箇所を判定してもよい。また、複数時刻に亘る異常検知、たとえば同じ物体や箇所に対する連続した5回以上の検知をもって異常と判定してもよいし、センサ特性やノイズ、周辺環境条件の急激な変化等に起因する一時的な異常を除外してもよい。
(Modification 4)
In the above-described embodiment, the abnormal part is determined by comparing the calculation results in the two processing cycles of the processing cycle N and the processing cycle N + 1 that is the next cycle of the processing cycle N. This is merely an example, and the abnormality may be determined by comparing the position information, the predicted position information, and the predicted trajectory information over a plurality of times, for example, at times T, T + 1, and T + 2. Further, the processing cycles to be compared do not necessarily have to be continuous. For example, an abnormal part may be determined by comparing the calculation results in two processing cycles of the processing cycle N and the processing cycle N + 2. Further, an abnormality may be determined based on abnormality detection over a plurality of times, for example, five or more consecutive detections of the same object or location, or a temporary change caused by a sudden change in sensor characteristics, noise, or surrounding environmental conditions. May be excluded.

(変形例5)
第1評価部121、第2評価部122、第3評価部123、第1判定部131、および第2判定部132のそれぞれは、否定的な評価や判定を行った際にその記録を残してもよい。さらに第1評価部121、第2評価部122、第3評価部123、第1判定部131、および第2判定部132のそれぞれは、評価結果が否定的であると、評価結果が否定的と判断された時刻を起点として前後の所定時間、たとえば否定的な評価を行った時刻から前後1分間における評価結果を記録してもよい。評価結果を記録する際には、時刻や入力されたデータ値をあわせて記録してもよい。
(Modification 5)
Each of the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, the third evaluation unit 123, the first determination unit 131, and the second determination unit 132 keeps a record when a negative evaluation or determination is performed. Is also good. Further, each of the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, the third evaluation unit 123, the first determination unit 131, and the second determination unit 132 determines that the evaluation result is negative when the evaluation result is negative. The evaluation result may be recorded for a predetermined time before and after the determined time as a starting point, for example, one minute before and after the time when the negative evaluation was performed. When recording the evaluation result, the time and the input data value may be recorded together.

否定的な評価とは肯定的な評価以外である。たとえば第1評価部121は出力が3者全てが一致のみが肯定的な評価で、それ以外は否定的な評価である。第2評価部122は一致が肯定的な評価、不一致が否定的な評価である。第3評価部123は、一致が肯定的な評価、不一致が否定的な評価である。第1判定部131は、異常なしが肯定的な評価で、それ以外は否定的な評価である。第2判定部132は、軌道計画処理が正常終了が肯定的な評価で、それ以外は否定的な評価である。   A negative rating is anything other than a positive rating. For example, the first evaluation unit 121 outputs a positive evaluation only when the output of all three matches is a positive evaluation, and otherwise outputs a negative evaluation. In the second evaluation unit 122, a match is a positive evaluation, and a mismatch is a negative evaluation. The third evaluation unit 123 is a positive evaluation with a match and a negative evaluation with a mismatch. The first determination unit 131 has a positive evaluation if there is no abnormality, and a negative evaluation otherwise. The second determination unit 132 has a positive evaluation that the trajectory planning process has been normally completed, and a negative evaluation otherwise.

(8)第1評価部121、第2評価部122、第3評価部123、第1判定部131、および第2判定部132のそれぞれは、評価結果が否定的であると評価結果を記録する。そのため事後的に記録を確認できる。 (8) Each of the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, the third evaluation unit 123, the first determination unit 131, and the second determination unit 132 records the evaluation result that the evaluation result is negative. . Therefore, the record can be confirmed after the fact.

(9)第1評価部121、第2評価部122、第3評価部123、第1判定部131、および第2判定部132のそれぞれは、評価結果が否定的であると、評価結果が否定的と判断された時刻を起点として前後の所定時間における評価結果を記録する。そのため多くの情報が記録されるので事後的な解析に役立てることができる。 (9) When each of the first evaluation unit 121, the second evaluation unit 122, the third evaluation unit 123, the first determination unit 131, and the second determination unit 132 determines that the evaluation result is negative, the evaluation result is negative. The evaluation result at a predetermined time before and after the time determined to be the target is recorded. Therefore, a large amount of information is recorded, which can be used for subsequent analysis.

上述した各実施の形態および変形例は、それぞれ組み合わせてもよい。上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。上述した実施の形態および変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。   The above-described embodiments and modifications may be combined with each other. Although various embodiments and modified examples have been described above, the present invention is not limited to these contents. The above-described embodiments and modified examples are merely examples, and the present invention is not limited to these contents as long as the features of the present invention are not impaired. Other embodiments that can be considered within the scope of the technical concept of the present invention are also included in the scope of the present invention.

1…センサ群
2…自動運転ECU
11…第1センサ
12…第2センサ
14…自車位置センサ
21…マイコン
41…時刻同期処理
45…車両周辺情報
111…時刻同期処理部
112…統合部
113…行動予測部
114…軌道計画部
115…行動予測保存部
116…軌道計画保存部
121…第1評価部
122…第2評価部
123…第3評価部
131…第1判定部
132…第2判定部
141…モード遷移部
901…第1センサデータ
902…第2センサデータ
907…車両周辺情報
908…リスクマップ
908A…直前リスクマップ
909…計画軌道
909A…直前計画軌道
1: Sensor group 2: Automatic driving ECU
11 first sensor 12 second sensor 14 own vehicle position sensor 21 microcomputer 41 time synchronization processing 45 vehicle peripheral information 111 time synchronization processing unit 112 integration unit 113 behavior prediction unit 114 track planning unit 115 ... Behavior prediction storage unit 116 trajectory plan storage unit 121 first evaluation unit 122 second evaluation unit 123 third evaluation unit 131 first determination unit 132 second determination unit 141 mode transition unit 901 first Sensor data 902 second sensor data 907 vehicle surrounding information 908 risk map 908A last risk map 909 planned trajectory 909A last planned trajectory

Claims (12)

車両の周辺の情報を処理周期ごとに複数のセンサからセンサ情報として取得し、取得した前記センサ情報を統合して前記処理周期ごとに車両周辺情報を作成する統合部と、
前記車両周辺情報を用いて前記車両が将来走行する計画軌道を前記処理周期ごとに算出する軌道計画部と、
前記軌道計画部の信頼性を評価する軌道評価部とを備え、
前記軌道評価部は、前記軌道計画部が第1の処理周期に算出する前記計画軌道における、前記第1の処理周期よりも後の処理周期である第2の処理周期における前記車両の位置と、前記第2の処理周期において前記統合部が作成する前記車両周辺情報とを用いて、前記第1の処理周期における前記軌道計画部の信頼性を評価する電子制御装置。
An integration unit that acquires information around the vehicle as sensor information from a plurality of sensors for each processing cycle, and integrates the acquired sensor information to create vehicle surrounding information for each processing cycle;
A trajectory planning unit that calculates a planned trajectory in which the vehicle will travel in the future using the vehicle surrounding information for each processing cycle,
A trajectory evaluation unit for evaluating the reliability of the trajectory planning unit,
The trajectory evaluation unit, in the planned trajectory calculated by the trajectory planning unit in a first processing cycle, a position of the vehicle in a second processing cycle that is a processing cycle subsequent to the first processing cycle; An electronic control device for evaluating the reliability of the trajectory planning unit in the first processing cycle using the vehicle surrounding information created by the integration unit in the second processing cycle.
請求項1に記載の電子制御装置において、
前記第1の処理周期における前記車両周辺情報に基づき、前記車両の周辺に存在する物体の将来の位置を推定して前記物体の前記第2の処理周期における位置を示すリスクマップを作成する行動予測部と、
前記リスクマップと前記第2の処理周期における前記車両周辺情報との整合性を評価する統合評価部と、
前記リスクマップと前記第2の処理周期における前記センサ情報との整合性を評価する予測評価部と、をさらに備える電子制御装置。
The electronic control device according to claim 1,
Behavior prediction for estimating a future position of an object existing around the vehicle based on the vehicle surrounding information in the first processing cycle and creating a risk map indicating the position of the object in the second processing cycle Department and
An integrated evaluation unit that evaluates consistency between the risk map and the vehicle surrounding information in the second processing cycle,
An electronic control device further comprising: a prediction evaluation unit that evaluates consistency between the risk map and the sensor information in the second processing cycle.
請求項2に記載の電子制御装置において、
前記複数のセンサは、第1センサおよび第2センサから構成され、
前記予測評価部は、前記リスクマップと、前記第2の処理周期における前記第1センサの出力と、前記第2の処理周期における前記第2センサの出力との多数決により、信頼性を評価する電子制御装置。
The electronic control device according to claim 2,
The plurality of sensors include a first sensor and a second sensor,
The prediction evaluation unit is configured to evaluate reliability based on a majority decision of the risk map, the output of the first sensor in the second processing cycle, and the output of the second sensor in the second processing cycle. Control device.
請求項3に記載の電子制御装置において、
前記統合評価部の評価結果、および前記予測評価部の評価結果に基づき、前記第2の処理周期における前記第1センサおよび前記第2センサの信頼性を判定する第1判定部をさらに備える電子制御装置。
The electronic control device according to claim 3,
Electronic control further comprising a first determination unit that determines reliability of the first sensor and the second sensor in the second processing cycle based on an evaluation result of the integrated evaluation unit and an evaluation result of the prediction evaluation unit. apparatus.
請求項1に記載の電子制御装置において、
前記軌道評価部の評価結果があらかじめ定められたパターンと合致する場合に、前記統合部または前記軌道計画部の異常と判断する電子制御装置。
The electronic control device according to claim 1,
An electronic control device that determines that the integration unit or the trajectory planning unit is abnormal when the evaluation result of the trajectory evaluation unit matches a predetermined pattern.
請求項5に記載の電子制御装置において、
前記あらかじめ定められたパターンとは、連続して所定回数以上、前記軌道評価部の評価結果が否定的なことである電子制御装置。
The electronic control device according to claim 5,
The electronic control device, wherein the predetermined pattern is that the evaluation result of the trajectory evaluation unit is negative more than a predetermined number of times continuously.
請求項1に記載の電子制御装置において、
前記軌道評価部の評価結果が否定的であると前記車両の搭乗者へ通知する通知部をさらに備える電子制御装置。
The electronic control device according to claim 1,
An electronic control device further comprising a notifying unit that notifies a passenger of the vehicle that the evaluation result of the track evaluation unit is negative.
請求項1に記載の電子制御装置において、
前記軌道評価部は、評価結果が否定的であると前記評価結果を記録する電子制御装置。
The electronic control device according to claim 1,
The electronic control unit, wherein the trajectory evaluation unit records the evaluation result when the evaluation result is negative.
請求項8に記載の電子制御装置において、
前記軌道評価部は、評価結果が否定的であると、前記評価結果が否定的と判断された時刻を起点として前後の所定時間における評価結果を記録する電子制御装置。
The electronic control device according to claim 8,
An electronic control unit that, when the evaluation result is negative, records the evaluation results at a predetermined time before and after the time when the evaluation result is determined to be negative, as a starting point.
請求項1に記載の電子制御装置において、
前記軌道評価部による評価結果が否定的であると、前記車両を縮退モードに遷移させるモード遷移部をさらに備える電子制御装置。
The electronic control device according to claim 1,
The electronic control device further includes a mode transition unit that transitions the vehicle to the degeneration mode when the evaluation result by the track evaluation unit is negative.
請求項1に記載の電子制御装置において、
前記複数のセンサ、および前記統合部の信頼性を、冗長化により担保する電子制御装置。
The electronic control device according to claim 1,
An electronic control unit that ensures the reliability of the plurality of sensors and the integration unit by redundancy.
請求項1に記載の電子制御装置において、
前記複数のセンサには、レーダおよびカメラの少なくとも一方が含まれる電子制御装置。
The electronic control device according to claim 1,
An electronic control unit, wherein the plurality of sensors include at least one of a radar and a camera.
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